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AUTOSEMO:2024中国汽车基础软件发展白皮书5.0(116页).pdf

上传人: bu****ng 编号:178214 2024-10-21 116页 7.03MB

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1、指导单位:工业和信息化部装备工业发展中心发布单位:中国汽车工业协会软件分会中国汽车基础软件生态标委会(AUTOSEMO)中国汽车工业协会软件分会中国汽车基础软件生态标委会(AUTOSEMO)地址:北京市丰台区汽车博物馆东路诺德中心11号楼33层邮政编码:110160联系电话:010-63979900邮箱:autosemo-网址:中国汽车基础软件发展报告 5.0面向 AI 大模型的开放式软件架构序 言PREFACE全球汽车产业正面临着能源和智能两大方向转型,这给中国汽车产业带来了由大到强的发展机会。转型的上半场是能源转型,中国汽车产业在全球化竞争中占据了有利地位。与此同时,国内新能源汽车市场竞争

2、也日趋激烈,价格战持续不断。面对竞争更加激烈的下半场,各整车厂虽通过以价换市、加速车型迭代等手段积极应对,但根源上需要抓紧这一轮人工智能等新技术,形成产业革新的有效破局举措。扎根基础技术,需要所有从业者平心静气、耐得住寂寞,在高质量发展的指引下,稳步推进产品技术迭代,助力国家迈进汽车强国。智能化是汽车产业转型下半场的核心,软件则是智能化的关键,是构建差异化的整车应用和创新汽车业务的核心驱动力。目前,各厂家拼杀愈加激烈,加上市场对自动驾驶、智能座舱和万物互联等个性化需求的快速增长,导致厂家车型迭代、软件开发和集成验证的复杂度大幅增加,开发成本居高不下。这里提出一个想法如果行业内构建出开放性的软件

3、架构作为基础,使得其他应用或扩展都能在这个基础上柔性生长,是否可以解决当前行业问题。对于基础的构建,可以参考乐高模式,即立足模块化设计理念,通过组合标准部件,实现多样化创新。这种通用的行业标准、工具和方法,可以大幅提高开发效率,保证产品质量的稳定性,为厂家赢得时间和资源上的双重优势。另外,引爆本轮技术革新的核心人工智能技术正凭借其强大的数据处理、自我学习和主动生成等能力,颠覆整个汽车智能化的发展节奏和开发模式,使汽车软件创新开发的新范式、新思路也层出不穷。在开放式软件架构中,也需要深度融入、挖掘人工智能的能力,为汽车智能化的革新性发展筑牢基础。国产汽车基础软件方面,开放式软件架构模式近些年发展

4、迅猛,其产品力和质量均有较大提升,市场占有率也持续提高。当然,发展过程中也暴露了产品迭代频繁、研发效率低成本高、行业低水平内卷、商业模式无法闭环等问题。为了在全球汽车产业智能化乃至生态化的竞争中抢占战略制高点,增强中国的汽车软件实力,AUTOSEMO 联合主机厂、Tier1、软件、芯片厂商和高校科研院所,编制了中国汽车基础软件发展报告 5.0,该报告围绕汽车智能化发展趋势下的软件架构,探讨如何在融入 AI 大模型的情况下,打造安全、可靠、稳定的开放式软件架构,希望可以给整车智能化软件产业链参与者提供有益参考和帮助。2024 年 10 月 13 日中国汽车基础软件发展白皮书 5.0I一、面向 A

5、I 大模型的开放式软件架构概述001(一)开放式软件架构0021.开放式架构 0022.工具链 0033.生态属性 003(二)AI 大模型0041.AI 大模型分类 0042.汽车行业垂直大模型 0043.AI 端侧部署 006(三)面向 AI 大模型的开放式软件架构 0061.开放式软件架构的中间件 0072.开放式软件架构的操作系统底座 0073.开放式软件架构的工具链 0084.开放式软件架构的生态建设 008二、开放式软件架构的应用层009(一)车端应用0091应用场景 0092AI 大模型在车端应用的挑战 0143AI 大模型在车端应用的演化趋势 015(二)云端应用0151应用场

6、景 0152AI 大模型在云端应用的挑战 0183AI 大模型在云端应用的演化趋势 018CONTENTS目录中国汽车基础软件发展白皮书 5.0II三、开放式软件架构的中间件层020(一)开放式软件架构的中间件 0201.面向 MCU 的标准基础软件 0212.面向 SoC 的标准基础软件0233.车辆基础服务 0244.整车通信总线 0325.整车数据处理框架 039(二)AI 大模型与中间件 0441.AI 大模型技术对中间件的影响 0442.基于大模型的中间件 0453.AIAgent 基础服务层 0454.AI 大模型与中间件结合的发展趋势 046四、开放式软件架构的操作系统底座047

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本文主要内容概括如下: 1. 介绍了面向AI大模型的开放式软件架构,包括开放式架构、工具链、生态属性等。 2. 详细阐述了AI大模型的分类、汽车行业垂直大模型、AI端侧部署等。 3. 探讨了面向AI大模型的开放式软件架构的定义与构成,包括操作系统、中间件、工具链以及生态。 4. 分析了AI大模型在车端应用的场景,如智能座舱、智能驾驶、智能车控等,并提出了相应的技术挑战。 5. 讨论了AI大模型在车端应用的挑战,包括计算资源需求高、数据处理与存储、模型稳定性与可靠性等。 6. 提出了应对这些挑战的策略,如模型压缩和优化、边缘计算和分布式存储、加强数据加密和安全防护等。 总体来说,本文深入探讨了面向AI大模型的开放式软件架构,分析了其在车端应用的场景和挑战,并提出了相应的解决方案。
面向AI大模型的开放式软件架构有哪些特点? AI大模型在智能座舱和智能驾驶中的应用场景有哪些? AI大模型在车端应用面临哪些技术挑战?
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